圆周率的计算random库的应用

Posted 2021-03-04 anjoras-bk

圆周率的计算

 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????描述????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

求解圆周率可以采用蒙特卡罗方法，在一个正方形中撒点，根据在1/4圆内点的数量占总撒点数的比例计算圆周率值。????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

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请以123作为随机数种子，获得用户输入的撒点数量，编写程序输出圆周率的值，保留小数点后6位。????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

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输入输出示例

	输入	输出
示例 1	1024	3.218750

from random import seed   #调用random中函数seed()获取随机数种子
from random import random   #调用random中函数random()
DARTS= eval(input())    #输入撒点数量，数越大越准
seed(123)      #获取唯一确定的随机数列
hits= 0.0    #开始时命中圆内部的数量
for i in range(1, DARTS+1):
    x, y= random(), random()    #产生点的随机坐标
    dist= pow(x**2+ y**2,0.5)     #用点与圆心的距离判断是否在圆内
    if dist<= 1.0:
        hits= hits+1
pi= 4*(hits/ DARTS)     #得到圆周率的近似值
print("{:.6f}".format(pi))   #保留小数点后6位

　　

其中涉及的知识点

random库

（1），seed(a)函数

　　　初始化给定的随机数种子(a) ，得到唯一确定的随机数列 。a = None 时默认当前系统时间　

　　　常与random库中其他函数叠用，a不变时与其他函数叠用得到唯一的随机数（举一反三实验复现）

（2），random()函数

　　 生成一个[0.0, 1.0]之间的随机小数

（3），randint( a, b)

　　 生成一个[ a, b]之间的整数

（4），randrange(M , N [ ,K])

　　 生成一个[ M, N ]间以K为步长的随机整数，[,K]可省，默认为1

（5），uniform( a, b)

　　 生成（a , b）之间随机小数 （16.f）